Timo Freiesleben
Timo Freiesleben
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Pitfalls to Avoid when Interpreting Machine Learning Models
C Molnar, G König, J Herbinger, T Freiesleben, S Dandl, CA Scholbeck, ...
ICML 2020, XXAI Workshop, 2020
142020
Counterfactual Explanations & Adversarial Examples--Common Grounds, Essential Differences, and Potential Transfers
T Freiesleben
arXiv preprint arXiv:2009.05487, 2020
72020
A Causal Perspective on Meaningful and Robust Algorithmic Recourse
G König, T Freiesleben, M Grosse-Wentrup
ICML 2021, Algorithmic Recourse Workshop, 2021
12021
General Pitfalls of Model-Agnostic Interpretation Methods for Machine Learning Models
C Molnar, G König, J Herbinger, T Freiesleben, S Dandl, CA Scholbeck, ...
arXiv preprint arXiv:2007.04131, 2020
12020
Relating the Partial Dependence Plot and Permutation Feature Importance to the Data Generating Process
C Molnar, T Freiesleben, G König, G Casalicchio, MN Wright, B Bischl
arXiv preprint arXiv:2109.01433, 2021
2021
Decomposition of Global Feature Importance into Direct and Associative Components (DEDACT)
G König, T Freiesleben, B Bischl, G Casalicchio, M Grosse-Wentrup
arXiv preprint arXiv:2106.08086, 2021
2021
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Artikel 1–6